論文の概要: Structured Knowledge Grounding for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08284v3
• Date: Mon, 5 Jun 2023 20:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:53:03.605443
• Title: Structured Knowledge Grounding for Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答のための構造化知識基盤
• Authors: Yujie Lu, Siqi Ouyang, Kairui Zhou
• Abstract要約: 本稿では,知識に基づく質問応答の柔軟性,範囲の広さ,構造的推論に言語と知識を活用することを提案する。 具体的には,動的ホップを用いて関連するコンテキストを検索する知識構築手法を考案する。 そして、言語と知識の間のボトルネックを交換する情報を橋渡しする深層融合機構を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23068481501673416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can language models (LM) ground question-answering (QA) tasks in the knowledge base via inherent relational reasoning ability? While previous models that use only LMs have seen some success on many QA tasks, more recent methods include knowledge graphs (KG) to complement LMs with their more logic-driven implicit knowledge. However, effectively extracting information from structured data, like KGs, empowers LMs to remain an open question, and current models rely on graph techniques to extract knowledge. In this paper, we propose to solely leverage the LMs to combine the language and knowledge for knowledge based question-answering with flexibility, breadth of coverage and structured reasoning. Specifically, we devise a knowledge construction method that retrieves the relevant context with a dynamic hop, which expresses more comprehensivenes than traditional GNN-based techniques. And we devise a deep fusion mechanism to further bridge the information exchanging bottleneck between the language and the knowledge. Extensive experiments show that our model consistently demonstrates its state-of-the-art performance over CommensenseQA benchmark, showcasing the possibility to leverage LMs solely to robustly ground QA into the knowledge base.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(lm) 基礎的質問応答(qa)タスクは、固有の関係推論能力を通じてナレッジベースで実現できるか? LMのみを使用する以前のモデルは、多くのQAタスクでいくつかの成功を収めてきたが、より最近の手法には、論理駆動の暗黙の知識でLMを補完する知識グラフ(KG)が含まれる。 しかしながら、KGsのような構造化データから効果的に情報を抽出することで、LMがオープンな質問を継続する権限を与え、現在のモデルは知識を抽出するためにグラフ技術に依存している。 本稿では,知識に基づく質問応答のための言語と知識を,柔軟性,範囲の広さ,構造化推論との組み合わせにのみ活用することを提案する。 具体的には,従来のGNN技術よりも包括性を表現した動的ホップを用いて,関連するコンテキストを検索する知識構築手法を考案する。 そして、言語と知識の間のボトルネックを交換する情報を橋渡しする深層融合機構を考案する。 広汎な実験により,我々のモデルはCommensenseQAベンチマークの最先端性能を常に実証し,知識ベースにしっかりとQAを基盤としてのみLMを活用する可能性を示している。

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